Hibernate 二级缓存

logisim实验六:MIPS运算器设计 实验目的 学生理解算术逻辑运算单元(ALU)的基本构成,掌握 Logisim 中各种运算组件的使用方法,熟悉多路选择器的使用,能利用前述实验完成的 32 位加法器、 Logisim 中的运算组件构造指定规格的 ALU 单元。 设计要求 利用前面实验封装好的 32 位加法器以及 logisim 平台中现有运算部件构建一个 32 位算术逻辑运算单元(禁用 Logisim 系统自带的加法器,减法器),可支持算术加、减、乘、除,逻辑与、或、非、异或运算、逻辑左移、逻辑右移、算术右移运算,支持常用程序状态标志(有符号 阅读详情

二级缓存的使用步骤:
* A:启用二级缓存
* 1.在hibernate配置文件(hibernate.cfg.xml文件)中启用二级缓,
* 配置在hibernate.properties文件的480行
true
B:指定二级缓存的实现者
2.指定二级缓存的实现者,配置在hibernate.properties文件的499行
org.hibernate.cache.OSCacheProvider
C:导入二级缓存需要的jar包:
3.导入二级缓存需要的jar包
A:将lib\optional\oscache\oscache-2.1.jar包复制到libs目录下
B:复制commons-logging-1.0.4.jar到libs目录下
并添加到classpath下。
D:复制缓存配置文件
4.复制project\etc\oscache.properties文件到src目录下
E:注意二级缓存不支持主键增长,因此要想使用二级缓存,则必须删除实体中@GenerateValue
@Id
private int id;

   F:指定缓存对象的缓存级别
     A:使用注解的方式
        @Cache(usage=CacheConcurrencyStrategy.READ_WRITE)
     B:使用xml配置的方式
        <!-- 采用xml的方式指定二级缓存对象的缓存级别,此配置必须放在mapping配置的下面,否则报错 -->
        <class-cache usage="read-write" class="com.hsj.domain.Person"/>

例子:
Person类

@Entity
@Table(name="t_person")
//指定二级缓存对象的使用级别
//**@Cache(usage=CacheConcurrencyStrategy.READ_WRITE)**
public class Person /*extends BaseEntity*/ {

    @Id
    private int id;

    private String name;
    private int age;
    private String sex;

    public String getName() {
        return name;
    }
    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }
    public int getAge() {
        return age;
    }
    public void setAge(int age) {
        this.age = age;
    }
    public String getSex() {
        return sex;
    }
    public void setSex(String sex) {
        this.sex = sex;
    }

    /**
     * 在生成的表中添加一个in类型的字段,默认值为0,一旦当前对象的属性发生了变化则当前字段的值会自动增加1
     */
    @Version
    private int version;


    public int getVersion() {
        return version;
    }
    public void setVersion(int version) {
        this.version = version;
    }
    public Person() {
        super();
        // TODO Auto-generated constructor stub
    }
    public Person(String name, int age, String sex) {
        super();
        this.name = name;
        this.age = age;
        this.sex = sex;
    }

    public Person(int id,String name, int age, String sex) {
        //super(id);
        this.id=id;
        this.name = name;
        this.age = age;
        this.sex = sex;
    }
    @Override
    public String toString() {
        return "Person [id="+id+",name=" + name + ", age=" + age + ", sex=" + sex + "]";
    }



}

测试类

public class TestCacheDemo01 {

    public static void main(String[] args) {
        //add();

        secondLevelCache();


    }


    private static void secondLevelCache() {
        Session session1=HibernateUtils.getSession();

        /*Transaction transaction=session1.beginTransaction();
        Person p=new Person(1,"张三",20,"男");
        session1.save(p);
        transaction.commit();*/

        //如果启用了二级缓存,则在执行session.get()方法查询时,在将对象存入一级缓存的同时也自动存储到了二级缓存中
        Person p1=(Person) session1.get(Person.class, 1);
        System.out.println(p1);

        //所以,再次使用不同的session查询对象时仍然没有发生select语句
        Session session2=HibernateUtils.getSession();
        Person p2=(Person) session2.get(Person.class, 1);
        System.out.println(p2);



    }

    /**
     * 添加数据
     * 在执行session.save(),session.update()等都会先将对象存储到缓存中,然后在进行它的本职工作
     * session.get(),session.load():先将对象从数据库中查询出来,然后存储到一级缓存中
     * 
     * 对象的三种状态:
     * A:瞬时状态
     *  特点:
     *      A:在数据库中没有对应的持久化标识
     *      B:没有交给session管理
     * 
     * B:持久化状态
     *   特点:
     *      A:在数据库中有对应的持久化标识
     *      B:交给session管理
     * 
     * C:脱管状态
     *   特点:
     *      A:在数据库中有对应的持久化标识
     *      B:脱离了session管理
     */
    private static void add() {
        Session session=HibernateUtils.getSession();

        try{
            Transaction transaction=session.beginTransaction();
            //1
            Person p1=new Person("张三",20, "男");
            //2 在1和2之间时p1处于瞬时状态
            /*
             * session.save(p1):这句代码到底干了哪些工作?
             * A:将对象p1存储到数据库中
             * B:将p1对象存储到session对象内部的缓存中,这个缓存可以简单理解为一个Map对象,
             *   Map map=new HashMap();
             *   map.put(p1.getId(),p1);
             */
            session.save(p1);//在执行完毕session.save(p1)方法后p1对象已经存储到数据库中了,虽然此时还没有提交事务。

            p1.setName("小龙女");

            /*
             * 数据库中的记录分为:
             * A:逻辑记录:对象保存到数据中但是事务还没有提交时的状态
             * B:物理记录:事务提交后记录的状态变成了物理状态
             */
            // 3  在2和3之间p1处于持久化状态
            Person p2=new Person("小丽",20, "女");

            /*
             * A:将对象p2存储到数据库中
             * B:将p2对象存储到session对象内部的缓存中
             *   map.put(p2.getId(),p2);
             */
            session.save(p2);

            Person p3=new Person("小龙",18, "男");
            session.save(p3);

            Person p4=new Person("小静",18, "女");
            session.save(p4);


            //将p1对象从session的缓存中驱逐出去,map.remove(p1.getId());
            //session.evict(p1);
            //4  在3和4之间p1对象处于脱管状态

            /*
             * session.get(cls,主键值):根据主键值从数据库中查询记录作为当前对象
             * 查询数据的顺序:
             * A:根据主键值从缓存中查询对象,如果查询到了直接返回查询到的对象,不会继续查询数据库了。
             * B:如果根据主键值在缓存中没有查询到对象则从数据库中查询对象,如果查询到了则将查询到的对象返回,
             *  同时将查询到的对象缓存到session的一级缓存中
             *  session.get()内部也会自动缓存对象
             *  
             */
            //Person person1=(Person) session.get(Person.class,1);
            Person person1=(Person) session.load(Person.class,1);
            System.out.println(person1);
            System.out.println("================");

            //session.evict(person1);
            //Person person2=(Person) session.get(Person.class,1);


            //session.clear();//将session中缓存清空,即:map.clear()
            Person person2=(Person) session.get(Person.class,1);
            System.out.println(person2);
            transaction.commit();
        }finally{
            HibernateUtils.close(session);
        }



    }

}
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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Hibernate之二级缓存

Hibernate之二级缓存Hibernate提供的缓存一级缓存二级缓存了解ehcache缓存框架实例pom.xml依赖ehcache.xml测试二级缓存 Hibernate提供的缓存 有一级缓存、二级缓存。 目的就是为了减少对数据库的访问次数,提升程序执行效率! 缓存的目的是为了通过减少应用程序对物理数据访问的次数来提高程序运行的效率,原理则是把当前或接下来一段时间有可能会用到的数据保存到内存中...

钰团的博客 228

NTscan扫描工具

ntscan是一个扫描器,可以扫描没有密码和弱密码的共享,先到配置文件中填写猜测的用户名和密码,扫描过程中右侧出现的是扫描日志。

Hibernate 之 二级缓存

Hibernate 之 二级缓存Hibernate 之 二级缓存 Hibernate 之 二级缓存 为什么需要缓存? 提高程序的性能 关系型数据库: 数据与数据之间存在关系(联系)的数据库 mysql / Oracle、sqlserver 非关系型数据库: 数据与数据之间是不存在关系的,key-value 非关系型数据库(三类): 1、基于文件存储的数据库:ehcache 2、基于内存存储的数据...

qq_44641053的博客 246

【Java】Hibernate二级缓存上

缓存是提升系统性能的关键机制,通过本地存储数据库副本减少直接访问数据库的开销。Hibernate实现了一级缓存(事务级)和二级缓存(SessionFactory级),二级缓存需配置缓存策略和提供器(如EHCache)。配置步骤包括添加jar包、启用二级缓存、设置缓存提供器及指定缓存类。合理使用缓存能显著提高数据读取性能,但需注意数据一致性问题,避免脏数据影响系统。

学习笔记,人工智能,教程,技术分享! 1110

hibernate整合Ehcache 实现二级缓存

一.hibernate缓存 有一级缓存、二级缓存。 目的是为了减少对数据库的访问次数,提升程序执行效率! 1 一级缓存 session Hibernate默认是开启一级缓存的,是基于Session的缓存,缓存内容只在当前session有效,session关闭,缓存内容失效! 特点: 作用范围较小! 缓存的事件短。 缓存效果不明显。 2 二级缓存 (可拔插式,可开可不开) hibernate...

Soul717的博客 2020

hibernate二级缓存配置和启动

首先说明一下,hibernate3和hiernate4配置是完全不一样的。 如果使用3: 1.下载:ehcache.jar,commons-logging.jar,ehcache.xml,然后在hibernate.cfg.xml配置二级缓存外部类, 2.配置: 在hibernate.cfg.xml加下面的配置(二级缓存外部类), net.sf.ehcache.hibernate.Ech

carl_jiang的专栏 3428
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